文章目录

爬虫第七讲 MongoDB
- SQL和NoSQL的主要区别
- MongoDB的优势
- - 1.无数据结构限制
  - 2.大数据量和高性能
  - 3.良好的支持
- MongoDB在Ubuntu中安装
- MongoDB在Windows中安装
- MongoDB概念介绍
- MongoDB三元素
- mongoDB中数据库的基本使用
- MongoDB中集合的基础命令
- MongoDB的数据类型
- 数据库命名规范
- MongoDB的增删改查
- mongoDB插入数据
- mongodb的保存
- MongoDB查询数据
- 比较运算符
- 范围运算符
- 逻辑运算符
- 自定义查询
- 查询结果操作
- - 查出的数据求总数
  - limit和skip
  - 映射
  - 排序
- 修改数据
- 删除数据
- 删除表
- 练习
- 题目
- 聚合
- - 常用的管道
  - 测试数据
  - 表达式
  - $group
  - $match
- Mongodb创建索引
- - 1. 为什么mongdb需要创建索引
  - 2. mongodb创建简单的索引方法
  - 3. 创建索引前后查询速度对比
  - 4. 索引的查看
  - 5. 删除索引
- Mongodb和Python的交互
- - pymongo安装
  - 新增数据
  - 查询数据
  - 修改数据
  - 删除数据

爬虫第七讲 MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引

SQL和NoSQL的主要区别

• 在SQL中层级关系:数据库->表->数据
• 在NoSQL中是:数据库->集合->数据

MongoDB的优势

1.无数据结构限制

• 没有表结构的概念，每条记录可以有完全不同的结构
• 业务开发方便快捷

{name:'小明',sex:'男'}
{name:'jerry',address:'东北'}
{name:'小红',home:[{'山东'},{江西}]}

2.大数据量和高性能

• nosql数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数量下表现优秀

3.良好的支持

• 完善的文档
• 齐全的驱动支持

MongoDB在Ubuntu中安装

在Linux中安装MongoDB
sudo apt-get install mongodb

开启服务
sudo service mongodb start

关闭服务
sudo service mongodb stop

重启服务
sudo service mongodb restart

注意：如果是系统非正常关闭，这样启动会报错，由于mongodb自动被锁上了，这是需要进入mongodb数据库文件所在的目录（/var/lib/mongodb/）,删除目录中的mongodb.lock文件,然后再进行上述操作。

如果想让远程连接

需要修改 /etc/mongodb.conf
打开文件：
sudo vim /etc/mongodb.conf
注释掉 bind 127.0.0.1

MongoDB在Windows中安装

网址：https://www.mongodb.com/download-center/community

Windows安装MongoDB：https://www.cnblogs.com/chy18883701161/p/11100560.html
运行MongoDB

1.把MongoDB的bin目录加入到环境变量中
2.执行命令

mongod --dbpath C:\Program Files\MongoDB\Server\4.4\data  # 启动

连接MongoDB
在环境变量设置好的前提下,使用以下命令mongo就可以进入到mongo的操作终端了

查看帮助命令

mongo -help

MongoDB概念介绍

SQL概念	MongoDB概念	解释
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	字段/域
index	index	索引
primary key	primary key	主键

MongoDB三元素

三元素：数据库、集合、文档
• 文档:就是关系型数据库中的一行。文档是一个对象,由键值对构成,是json的扩展形式

{"name": "abc", "gender": 1}

• 集合:就是关系型数据库中的表。可以存储多个文档,结构可以不固定。

{"name": "abc", "gender": 1}
{"name": "abc", "age": 18}
{"title": "abc", "price": 1}

mongoDB中数据库的基本使用

查看数据库
show dbs
切换数据库
use 数据库
查看当前的数据库
db
删除数据库
db.dropDatabase()
会自动创建数据库
use 数据库
查看集合
show tables/show collections

MongoDB中集合的基础命令

不手动创建集合,向不存在的集合中第一次加入数据时，集合会被创建出来！！！！

手动创建集合 : db.createCollection(name,options)
• name: 要创建的集合名称
• options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

db.createCollection('sub',{capped:true,size:10})

• 参数capped:默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
• 参数size:当capped值为true时，需要制定此参数。表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节。

查看集合

show collections

删除集合：db.集合名称.drop()

MongoDB的数据类型

• String:字符串，必须是有效的UTF-8
• Boolean:存储一个布尔值，true或者false
• Integer:整数可以是32位或64位，这取决于服务器
• Double:存储浮点数
• Arrays:数组或列表
• Object:嵌入式文档
• Null:存储Null值
• Timestamp:时间戳，表示从1970-1-1到现在的总秒数
• Object ID是一个12字节的十六进制数

数据库命名规范

1.不能是空字符串
2.不得含有特殊字符
3.应全部小写
4.最多64个字节
5.数据库名不能与现有系统保留库同名，如admin,local

MongoDB的增删改查

mongoDB中一张表称为一个集合

mongoDB插入数据

db.集合名.insert({}) 数据格式为json,id不能重复，支持多条插入数据库

单条插入数据

db.jerry_collection.insert({x:1})

多条插入数据

for(i=3;i<10;i++)db.jerry3.insert({x:i})

mongodb的保存

命令：db.集合名称.save(document)

db.stu.save({_id:ObjectId("5f169b37d74866264ed9a7db"), name:'gj', gender:2})
db.stu.save({name:'gj', gender:2})
db.stu.find()

MongoDB查询数据

测试数据

db.stu.insert([{"name" : "张三", "hometown" : "长沙", "age" : 20, "gender" : true },
{"name" : "老李", "hometown" : "广州", "age" : 18, "gender" : false },
{"name" : "王麻子", "hometown" : "北京", "age" : 18, "gender" : false },
{"name" : "刘六", "hometown" : "深圳", "age" : 40, "gender" : true },
{"name" : "jerry", "hometown" : "长沙", "age" : 16, "gender" : true },
{"name" : "小永", "hometown" : "广州", "age" : 45, "gender" : true },
{"name" : "老amy", "hometown" : "衡阳", "age" : 18, "gender" : true }])

查询所有数据

db.jerry_collection.find({条件⽂档})

方法pretty():将结果格式化

db.集合名称.find({条件⽂档}).pretty()

查询单条数据

db.jerry_collection.findOne({条件⽂档})

带有条件的查询

查询x等于100的数据
db.jerry_collection.find({x:100})
查询x等于100，y等于99的
db.jerry_collection.find({x:100,y:99})

比较运算符

等于：默认是等于判断，没有运算符
小于：$lt
小于等于：$lte
大于：$gt
大于等于：$gte
查询y大于等于18的数据
db.jerryn_collection.find({y:{$gte:18}})

范围运算符

使用$in,$nin判断是否在某个范围内查询年龄为18、28的学生
db.jerry_collection.find({age:{$in:[18,28]}})

逻辑运算符

or:使用$or，值为数组，数组中每个元素为json
db.jerry_collection.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]})

自定义查询

mongo shell 是一个js的执行环境
使用$where 写一个函数，返回满足条件的数据

查询年龄大于30的学生
db.jerry_collection.find({$where:function() {return this.age>30;}
})

查询结果操作

查出的数据求总数

db.jerry_collection.find().count()

limit和skip

limit用于读取指定数量的文档
db.jerryn_collection.find().limit(2)
skip用于跳过指定数量的文档
db.jerry_collection.find().skip(2)
limit和skip同时使用
db.jerry_collection.find().skip(2).limit(2)

映射

指定返回的字段,如果为1则返回该字段，如果为0则除了该字段外所有字段返回。id如果没写会默认返回

db.jerry_collection.find({},{_id:1})

排序

按照年龄升序排序
db.jerry_collection().find().sort({age:1})
按照年龄降序排序
db.jerry_collection().find().sort({age:-1})

修改数据

db.集合名称.update({query}, {update}, {multi: boolean})

• 参数query:查询条件
• 参数update:更新操作符
• 参数multi:可选，默认是false，表示只更新找到的第一条数据，值为true表示把满足条件的数据全部更新

db.jerry_collection.insert({x:100,y:100,z:100})
{ "_id" : ObjectId("59b297dd8fa0c171faae5bc8"), "x" : 100, "y" : 100, "z" : 100 }
db.jerry_collection.update({x:100},{y:99})
修改后数据变为
{ "_id" : ObjectId("59b297dd8fa0c171faae5bc8"), "y" : 99 }
部分更新
db.jerry_collection.update({x:100},{$set:{y:99}})
如果y:100数据不存在，就插入y:101这条数据，第三个参数为true
db.jerry_collection.update({y:100},{y:101},true)
更新多条
db.jerry_collection.update({y:99},{$set:{y:101}},{multi:true})

删除数据

db.jerry_collection.remove({条件},{justOne:true})  mongoDB为了防止误删除，条件必须写
db.jerry_collection.remove()   删除所有数据，索引不会删除
db.jerry_collection.remove({x:100})

删除表

db.jerry_collection.drop()

练习

测试数据
var persons = [{name:"jim",age:25,email:"75431457@qq.com",c:89,m:96,e:87,country:"USA",books:["JS","C++","EXTJS","MONGODB"]
},
{name:"tom",age:25,email:"214557457@qq.com",c:75,m:66,e:97,country:"USA",books:["PHP","JAVA","EXTJS","C++"]
},
{name:"lili",age:26,email:"344521457@qq.com",c:75,m:63,e:97,country:"USA",books:["JS","JAVA","C#","MONGODB"]
},
{name:"zhangsan",age:27,email:"2145567457@qq.com",c:89,m:86,e:67,country:"China",books:["JS","JAVA","EXTJS","MONGODB"]
},
{name:"lisi",age:26,email:"274521457@qq.com",c:53,m:96,e:83,country:"China",books:["JS","C#","PHP","MONGODB"]
},
{name:"wangwu",age:27,email:"65621457@qq.com",c:45,m:65,e:99,country:"China",books:["JS","JAVA","C++","MONGODB"]
},
{name:"zhaoliu",age:27,email:"214521457@qq.com",c:99,m:96,e:97,country:"China",books:["JS","JAVA","EXTJS","PHP"]
},
{name:"piaoyingjun",age:26,email:"piaoyingjun@uspcat.com",c:39,m:54,e:53,country:"Korea",books:["JS","C#","EXTJS","MONGODB"]
},
{name:"lizhenxian",age:27,email:"lizhenxian@uspcat.com",c:35,m:56,e:47,country:"Korea",books:["JS","JAVA","EXTJS","MONGODB"]
},
{name:"lixiaoli",age:21,email:"lixiaoli@uspcat.com",c:36,m:86,e:32,country:"Korea",books:["JS","JAVA","PHP","MONGODB"]
},
{name:"zhangsuying",age:22,email:"zhangsuying@uspcat.com",c:45,m:63,e:77,country:"Korea",books:["JS","JAVA","C#","MONGODB"]
}]
for(var i = 0;i<persons.length;i++){db.persons.insert(persons[i])
}
var persons = db.persons.find({name:"jim"})
while(persons.hasNext()){obj = persons.next();print(obj.books.length)
}

题目

1.查询年龄大于25小于27的name，age
2.查询出不是美国的name
3.查询国籍是中国或者美国的学生信息
4.查询语文成绩大于85或者英语成绩大于90的学生信息
5.查询出名字中存在"li"的学生信息
6.查询喜欢看MONGODB和PHP的学生
7.查询第二本书是JAVA的学生信息
8.查询喜欢的书数量是4本的学生
9.查询出persons中的国家分别是什么

聚合

聚合是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果

常用的管道

$group:将集合中的文档分组，可用于统计结果
$match:过滤数据，只输出符合条件的文档
$sort:将输入文档排序后输出
$limit:限制聚合管道返回的文档书
$skip:跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

测试数据

db.stu.insert({name:"a", hometown: '东北', age: 20, gender: true})
db.stu.insert({name:"b", hometown: '长沙', age: 18, gender: false})
db.stu.insert({name:"c", hometown: '武汉', age: 18, gender: false})
db.stu.insert({name:"d", hometown: '华山', age: 40, gender: true})
db.stu.insert({name:"e", hometown: '山东', age: 16, gender: true})
db.stu.insert({name:"f", hometown: '江苏', age: 45, gender: true})
db.stu.insert({name:"g", hometown: '大理', age: 18, gender: true})

表达式

处理输⼊⽂档并输出
语法：表达式:’$列名’
常⽤表达式:

$sum： 计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数
$avg： 计算平均值
$min： 获取最⼩值
$max： 获取最⼤值
$push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
$first： 根据资源⽂档的排序获取第⼀个⽂档数据
$last： 根据资源⽂档的排序获取最后⼀个⽂档数据

$group

将集合中的文档分组，课用于统计结果
• _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为 ‘$字段’
按照gender分组

db.students.aggregate({$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}}
)

按照gender分组,获取不同组的平均年龄

db.students.aggregate({$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1},avg_age:{$avg:"$age"}}}
)

$match

match是管道命令，能将结果交给后一个管道
查询年龄大于20的学生

db.students.aggregate({$match:{age:{$gt:20}}}
)

查询年龄大于20的男生，女生人数

db.students.aggregate({$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}}
)

Mongodb创建索引

1. 为什么mongdb需要创建索引

• 加快查询速度
• 进行数据的去重

2. mongodb创建简单的索引方法

• 语法：db.集合名.ensureIndex({属性:1})，1表示升序， -1表示降序

3. 创建索引前后查询速度对比

测试：插入10万条数据到数据库中
插入数据

for(i=0;i<100000;i++){db.test.insert({name:'test'+i,age:i})}

创建索引前

db.test.find({name:'test9999'})
db.test.find({name:'test9999'}).explain('executionStats') # 显示查询操作的详细信息

创建索引

db.test.ensureIndex({name:1})

创建索引后

db.test.find({name:'test9999'}).explain('executionStats')

4. 索引的查看

默认情况下_id是集合的索引
查看方式：db.集合名.getIndexes()

5. 删除索引

语法：db.集合名.dropIndex({‘索引名称’:1})

db.test.dropIndex({name:1})
db.test.getIndexes()

Mongodb和Python的交互

pymongo安装

pip install pymongo

连接数据库

方式一
client = MongoClient()
方式二 指定端口和地址
client = MongoClient('localhost',27017)

新增数据

from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
class TestMongo(object):def __init__(self):self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 也可以指定连接的集合client['admin']['students']self.db = self.client['admin']# print(self.client.database_names())def add_one(self):post = {'title':'标题','content':'内容','created_at':datetime.now()}# db.students   students 是表明res = self.db.students.insert_one(post)return resdef add_more(self):data_list = [{"name":"test{}".format(i)} for i in range(5)]res = self.db.students.insert_many(data_list)return resmongo = TestMongo()
res = mongo.add_one()
插入的ID
print(res.inserted_id)

查询数据

from bson.objectid import ObjectId
查询一条数据
def get_one(self):return self.db.students.find_one()
查询多条数据
def get_more(self):return self.db.students.find()
根据记录的ID查询数据
def get_from_id(self,id):return self.db.students.find_one({'_id':ObjectId(id)})
查询一条数据
res = mongo.get_one()
查询多条数据
res = mongo.get_more()
for i in res:print(i)
根据记录的ID查询数据
res = mongo.get_from_id('5b83e8a1b594c32e8c70c1f7')
print(res)

修改数据

修改单条数据
def update(self):res = self.db.students.update_one({'title':'标题'},{'$set':{'title':'title-2'}})# 匹配的数据条数print(res.matched_count)# 影响的数据条数。print(res.modified_count)
修改多条
def update_more(self):res = self.db.students.update_many({},{'$set':{'x':1}})print(res.matched_count)print(res.modified_count)res = self.db.students.update({'x':2},{'$set':{'x':3}},True)res = mongo.update()
res = mongo.update_more()

删除数据

删除一条
def delete_one(self):res = self.db.students.delete_one({'title':'title-2'})print(res.deleted_count)
删除多条
def delete_more(self):res = self.db.students.delete_many({'x':2})print(res.deleted_count)res = mongo.delete_one()
res = mongo.delete_more()